Antik Yunan Yazıtlarını Çözen Yapay Zeka Geliştirildi

Yeni geliştirilen bir yapay zeka, tahrip olmuş ya da eksik Antik Yunan yazıtlarını başarıyla deşifre edebiliyor.

Yapay zeka, Antik Yunan yazıtlarında eksik kelimeleri doldurmakta insanlardan daha iyi görünüyor. Geliştirilen yapay zekanın, araştırmacıların seçenekleri daraltmasında ortak bir araç olarak kullanılması hedefleniyor.

Şimdiye kadar bildiğimiz binlerce antik yazıt var ve her yıl onlarcası daha keşfediliyor. Ne yazık ki bu yazıtlardan birçoğu yüzyıllar boyunca aşınmış veya zarar görmüş olarak bulunduğu için, metin bölümlerinin bazıları okunamıyor. Bu eksik kelimelerin neler olabileceğini bulmak, yazıtın geri kalanını incelemek ve diğer benzer yazıtlara bakmak gibi oldukça zorlu bir süreci içeriyor.

(Antik Yunan Mitlerinde Yapay Zekâ)

Yannis Assael ve meslektaşları, 1500 ila 2600 yıllık olan taş, seramik ve metal yüzeylere kazınmış Yunanca yazıtlardaki eksik kelimeleri veya harfleri tahmin etmek için bir tür yapay zeka algoritmasını eğitti.

Pythia adı verilen yapay zeka, 3 milyondan fazla kelime içeren 35.000 kalıntıdaki örüntüleri tanımayı öğrendi. Seçtiği örüntüler, farklı kelimelerin göründüğü bağlamı, dilbilgisini ve ayrıca yazıtların şeklini ve düzenini içeriyor.

Pythia, eksik kelime içeren bir yazıtta, birisinin öznel kararını ve konu bilgisini kullanarak en iyisini seçebileceği düşüncesiyle boşluğu doldurabilecek 20 farklı öneride bulunuyor.

Assael, “Her şey uzmanlara nasıl yardımcı olabileceğimizle ilgili.” diyor.

Ekip, sistemi test etmek için Pythia’dan bir Antik Yunan insan ismindeki dokuz harfi sakladı. Sonuç olarak Pythia boşlukları doğru bir şekilde doldurmayı başardı.

(Antik Yunan’da Kızlar ve Erkekler Aynı Eğitimi mi Alıyordu?)

İnsan uzmanlar ve yapay zekayı karşılaştırmak için yapılan bir testte ise, yapay zeka 2949 hasarlı yazıttaki boşlukları doldurmaya çalıştı. Yapılan test sonucunda insan uzmanlar yapay zekadan %30 daha fazla hata yaptı. Uzmanların 50 yazıtı incelemesi 2 saat sürerken, Pythia tüm yazıtlar için saniyeler içinde tahminlerini yaptı.

Araştırma ekibinin bir parçası olan Oxford Üniversitesi’nden Thea Sommerschield, “Bu, yapay zeka destekli restorasyonun potansiyelini gösteriyor. Ödül çok büyük çünkü bize eski dünyanın din, sosyal ve ekonomik yaşamının neredeyse her yönünü anlatıyor.” diyor.

Cambridge Üniversitesi’ndeki Philippa Steele, Pythia’nın restorasyon çalışmalarına yardımcı olabileceğini kabul ediyor, ancak yine de insanların parçaları gözle bir araya getirmesi ve deşifre etmesi gerektiğini söylüyor.

“Bana, uzun bir metnin küçük parçalarını kaçırdığımızda ya da yeni keşfedilen parçalanmış bir metin için pek çok benzer paralellik bulunduğunda, en yüksek başarı oranını sağlayacağını düşündürüyor.”

New Scientist. 18 Ekim 2019.

Makale: Assael, Y., Sommerschield, T., & Prag, J. (2019). Restoring ancient text using deep learning: a case study on Greek epigraphy. arXiv preprint arXiv:1910.06262.